MNN框架中多模态输入数据格式处理指南

背景介绍

在深度学习模型部署过程中，数据格式的正确处理是确保模型正常运行的关键因素。MNN作为阿里巴巴开源的轻量级推理引擎，在处理多模态输入（如图像、音频等）时，开发者经常会遇到数据格式设置的问题。本文将深入探讨MNN框架中如何处理包含多种输入类型的模型，特别是音频数据的格式设置问题。

MNN支持的数据格式类型

MNN框架主要支持三种数据格式：

1. NHWC（0）：批次数量(N)、高度(H)、宽度(W)、通道数(C)
2. NCHW（1）：批次数量(N)、通道数(C)、高度(H)、宽度(W)
3. NC4HW4（2）：批次数量(N)、通道数分组为4(C4)、高度(H)、宽度(W)

这些格式主要针对图像类数据设计，当模型包含音频等非图像输入时，开发者需要特别注意格式设置。

多模态输入模型的处理方法

当模型包含多个输入源（如图像+音频）时，正确的处理步骤如下：

1. 检查模型输入信息

使用MNN提供的工具GetMNNInfo可以查看模型的详细输入信息：

Model Inputs:
[ source_img ]: dimensionFormat: NC4HW4, size: [ 1,3,416,320 ], type is float
[ ref_img ]: dimensionFormat: NC4HW4, size: [ 1,15,416,320 ], type is float
[ audio_feature ]: dimensionFormat: NC4HW4, size: [ 1,29,5 ], type is float

2. 程序运行时获取输入信息

在代码中可以通过以下方式获取输入张量的详细信息：

auto input = net->getSessionInput(session, "audio_feature");
MNN_PRINT("audio_feature shape size: %d, ", input->shape().size());
for (int i = 0; i < input->shape().size(); ++i) {
    MNN_PRINT("%d --> dim:%d, ", i, input->shape()[i]);
}
MNN_PRINT("type:%d (0:NHWC, 1:NCHW, 2:NC4HW4)", input->getDimensionType());

3. 数据格式的注意事项

需要注意的是，MNN框架中存在一个历史遗留问题：getDimensionType()方法会将NC4HW4格式返回为NCHW（类型1）。因此，不能完全依赖这个方法的返回值来判断实际的数据格式。

音频数据的特殊处理

对于音频特征输入（如[1,29,5]的形状），虽然工具显示为NC4HW4格式，但在实际处理时：

1. 可以按照NCHW格式处理，将29视为通道数，5视为特征长度
2. 数据排布应为连续内存，无需考虑特殊的NC4HW4内存布局
3. 确保输入数据的形状与模型期望的形状完全一致

最佳实践建议

1. 模型转换时：使用--keepInputFormat参数，保持原始模型的格式（ONNX通常为NCHW，TensorFlow通常为NHWC）

2. 代码实现时：

   • 优先参考GetMNNInfo工具的输出
   • 对于非图像输入，可以统一按NCHW格式处理
   • 注意实际内存布局与API返回值可能存在的差异

3. 性能优化：

   • 对于图像输入，NC4HW4格式通常有更好的性能表现
   • 对于音频等一维/二维特征，使用NCHW格式即可

总结

在MNN框架中处理多模态输入时，理解框架的数据格式设计原理至关重要。虽然MNN主要针对图像处理优化了数据格式，但通过合理的方法，同样可以正确处理音频等非图像输入。开发者应当结合工具输出和实际测试，确保数据格式设置正确，从而保证模型的推理效果和性能。